通过输入预测和错误纠正加速多模态LLM游戏性能

这篇ArXiv论文可能提出了一种新方法来提高游戏环境中多模态大型语言模型（LLM）的效率。 专注于输入预测和错误纠正表明了可能实现显著的性能提升和更具响应性的游戏体验。

• •解决了多模态LLM中的性能瓶颈。
• •提出了用于更快响应时间的输入预测技术。
• •包括纠错机制以减轻不准确性。